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| DC 欄位 | 值 | 語言 |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | 余化龍 | |
| dc.contributor.author | Ming-Che Liu | en |
| dc.contributor.author | 劉明哲 | zh_TW |
| dc.date.accessioned | 2021-06-08T05:13:12Z | - |
| dc.date.copyright | 2011-08-03 | |
| dc.date.issued | 2011 | |
| dc.date.submitted | 2011-08-01 | |
| dc.identifier.citation | Bell, M. L., Levy, J. K., Lin, Z.（2008）。The effect of sandstorms and air pollution on cause-specific hospital admissions in taipei, taiwan.。Occupational and Environmental Medicine，65(2)，104-111。
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| dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/23965 | - |
| dc.description.abstract | 目前有很多的研究指出，漂浮在空氣中的細懸浮微粒（PM2.5）對人體所造成的健康危害要比粗懸浮微粒（PM10）還要來的嚴重。然而，直到2005年的八月，台北地區才完成PM2.5觀測網。由於土地利用迴歸（Land Use Regression，LUR）包含地理資訊系統（Geographic Information System，GIS）資料已經在模式中被成功地應用在估計戶外空氣污染的空間變異，並且研究結果顯示其表現類似於其它地理統計方法如克利金（kriging）或更好。故本研究利用土地利用迴歸模型結合貝氏最大熵法（Bayesian Maximum Entropy method，BME）去驗證2005-2009年新莊超級測站、1998-2004年古亭與三重測站以及2003-2004年新莊、中山、萬華測站的PM2.5。其推估的平均誤差介於2.72ug/m3至3.63ug/m3之間。從時空推估圖來看，發生PM2.5高濃度的地方，主要在士林區偏南、大同區、三重區、信義區、永和區。 | zh_TW |
| dc.description.abstract | Many researches have pointed out that the fine particulate matter (PM2.5) influences people health more seriously than coarse particulate matter (PM10). The network of air quality monitoring stations of PM2.5 in Taipei, however, has not been set up completely until 2005 August. Model combined LUR (Land Use Regression) and GIS (Geographic Information System) has already been used successfully in estimating the spatial variation of outdoor air pollution, and the performance is also comparable with, even better than, other geostatistical methods (e.g. kriging). This research combines LUR and BME (Bayesian Maximum Entropy) method for spatiotemporal PM2.5 retrospective estimation. The validation is performed at Hsin-Chuang supersite during 2005-2009, Ku-Ting and San-Chung station during 1998-2004, and Hsin-Chung, Chung-Shan, Wan-Hua station during 2003-2004. The estimated mean errors lie between 2.72 μg/m3 and 3.63μg/m3. Judging from the spatiotemporal estimated maps, it can be found that higher concentration of PM2.5 happens in southern Shih-Lin district, Da-Tung district, San-Chung district, Hsin-Yi district, and Yung-Ho district | en |
| dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-06-08T05:13:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ntu-100-R98622007-1.pdf: 19578303 bytes, checksum: 22280c7f2a6c332f7e72803ffa82becf (MD5) Previous issue date: 2011 | en |
| dc.description.tableofcontents | 謝誌 I
摘要 II Abstract III 目錄 IV 圖目錄 VII 表目錄 XII 第一章 前言 1 1.1 相關背景介紹 1 1.2 研究動機與目的 2 1.3 本文架構 2 第二章 文獻回顧 4 2.1台灣懸浮微粒特性 4 2.2 懸浮微粒的影響 5 2.3土地利用迴歸模式相關文獻回顧 6 第三章 理論介紹與研究流程 8 3.1 多元線性迴歸模型 8 3.2 貝氏最大熵法（BME）理論 12 3.3 QtBME的介紹 15 3.4 研究區域 22 3.5 空污資料整理 24 3.6 土地利用資料挑選及使用 26 3.7 PM2.5測站的挑選 30 3.8 研究流程 32 第四章 結果與討論 33 4.1 土地利用迴歸模型結果 33 4.2 推估PM2.5時間空間分佈的共變異圖 37 4.3 各測站驗證之結果 41 4.3.1驗證2005-2009年新莊超級測站PM2.5結果 42 4.3.2驗證1998-2004年古亭及三重測站PM2.5結果 45 4.3.3驗證2003-2004年新莊、中山及萬華測站PM2.5結果 56 4.4 推估1998-2004年台北市PM2.5的時空分佈圖結果 63 4.5討論 78 4.5.1驗證2005-2009年新莊超級測站PM2.5結果討論 78 4.5.2驗證1998-2004年古亭及三重測站PM2.5結果討論 79 4.5.3驗證2003-2004年新莊、中山及萬華測站PM2.5結果討論 80 4.5.4 推估1998-2004年台北市的PM2.5時空分佈圖結果討論 81 第五章 結論與建議 84 5.1結論 84 5.2建議 85 參考文獻 87 附錄一 90 附錄二（民國84年，土地利用分類系統） 91 附錄三（民國96年，土地利用分類系統） 100 | |
| dc.language.iso | zh-TW | |
| dc.subject | 土地利用迴歸 | zh_TW |
| dc.subject | 細懸浮粒子 | zh_TW |
| dc.subject | 貝氏最大熵法 | zh_TW |
| dc.subject | 地理資訊系統 | zh_TW |
| dc.subject | fine particulate matter | en |
| dc.subject | landuse regression、GIS | en |
| dc.subject | Bayesian Maximum Entropy | en |
| dc.title | 以土地利用迴歸模型結合貝氏最大熵法回推台北地區細粒懸浮粒子時空分佈之研究 | zh_TW |
| dc.title | Retrospective estimation of fine particulate matter in Taipei by landuse regression and Bayesian Maximum Entropy methods | en |
| dc.type | Thesis | |
| dc.date.schoolyear | 99-2 | |
| dc.description.degree | 碩士 | |
| dc.contributor.coadvisor | 張倉榮 | |
| dc.contributor.oralexamcommittee | 陳主惠,陳主智,郭益銘 | |
| dc.subject.keyword | 細懸浮粒子,貝氏最大熵法,土地利用迴歸,地理資訊系統, | zh_TW |
| dc.subject.keyword | fine particulate matter,Bayesian Maximum Entropy,landuse regression、GIS, | en |
| dc.relation.page | 108 | |
| dc.rights.note | 未授權 | |
| dc.date.accepted | 2011-08-01 | |
| dc.contributor.author-college | 生物資源暨農學院 | zh_TW |
| dc.contributor.author-dept | 生物環境系統工程學研究所 | zh_TW |
| 顯示於系所單位： | 生物環境系統工程學系 | |
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|---|---|---|---|
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